# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 这是一个正态分布的柱状图例子。
mean = 0
# 标准差为1，反应数据集中还是分散的值
sigma = 1
x = mean + sigma * np.random.randn(10000)
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(9, 6))
# 第二个参数是区间划分的数量。越大则划分越密，柱子宽度越窄。
# edgecolor:边框颜色
# facecolor:填充颜色


# density:True时y轴为概率密度，False时y轴为数量。
ax0.hist(x, 40, density=True, histtype='bar', edgecolor='black', facecolor='yellowgreen', alpha=0.75, label='pdf')
ax0.legend()
# pdf概率分布图。
ax0.set_title('pdf')
ax0.grid()

ax1.hist(x, 20, normed=1, histtype='bar', edgecolor='black', facecolor='pink', alpha=0.75, cumulative=True, label='cdf',
         rwidth=0.8)  # cdf累计概率函数，cumulative累计。如果为false,则还是pdf。
ax1.set_title("cdf")
ax1.legend(loc="upper left")
ax1.grid()
fig.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()
